“Voluntad de trabajo” dentro del aprendizaje basado en proyectos
Notice bibliographique
Résumé
Actualmente, en el marco del Espacio Europeo de Educación Superior, surge la necesidad de adaptar las metodologías de enseñanza-aprendizaje llevadas a cabo en el aula. Para ello, ahora que el eje principal de ese proceso es el estudiante, y el rol del profesor es el de guía, surgen numerosas metodologías activas que como docentes podemos implementar. Labrador y Andreu (2008) y De Miguel (2006) señalan entre ellas el estudio de caso, el aprendizaje basado en problemas, o el aprendizaje basado en proyectos, siendo ésta última la que se ha utilizado en el presente estudio. El objetivo de este trabajo es llevarla a cabo en tres grados de la Facultad de Ciencias de la Educación de Granada (Pedagogía, Educación Social e Infantil), en una muestra de 180 alumnos de primer y segundo curso, para de esta forma estudiar en qué medida influye en su rendimiento. El procedimiento seguido ha sido trabajar por grupos las diferentes temáticas abordadas en las asignaturas, de forma práctica, para que proyectaran la utilidad de lo aprendido en un futuro laboral, además de conseguir que tuviera lugar un aprendizaje significativo en las diferentes materias. Para poder conocer el desarrollo de los grupos de trabajo se les pidió que cumplimentaran el Cuestionario de voluntad de trabajo y el Cuestionario de Voluntad de trabajo por pares (Andrés, Abal, Lozzia, Gómez-Benito, Aguerri, Gilabert y Attorresi (2013) cuyos datos se exponen en la presente ponencia. Se destaca la diferente visión del trabajo individual dentro del grupo en comparación a la percepción que se tiene del trabajo del resto de los miembros que lo forman. Es importante conocer el funcionamiento de los grupos de trabajo ya que de él depende en gran medida el aprovechamiento de los beneficios que del Aprendizaje basado en proyectos se extraen, disminuyendo las limitaciones que puedan surgir.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».